컴퓨터가 온라인 블로그를 읽고, 해당 블로그가 가지는 의미를 해독할 수 있을까? 이를 위한 목표 실현을 위하여 컴퓨터 과학자들이 공동 협력하는 가운데 다음과 같은 새로운 소프트웨어를 개발하여 선보이고 있다. Concordia 대학의 컴퓨터 공학과 관계자와 박사과정 연구생들이 공동으로 다양한 애플리케이션들을 구동할 수 있도록 만드는 BlogSum이라는 명칭의 시스템을 개발하여 선보였다. 본 시스템은 기업조직이 다양한 질문들을 제기하고 이와 같은 질문에 대하여 얼마나 많은 사용자들이 온라인으로 답변을 하고 이에 대한 자신들의 의견을 피력하고 있는지를 이해하고 분석할 수 있는 수단들을 제공한다.

본 시스템은 웹사이트 현실세계에서 나타날 수 있는 자기표현과 대화 내용 및 최초 제시된 질문에 대하여 포괄적으로 제시되고 있는 핵심에 대한 요약정보들을 제공함으로써 사용자들의 의도가 무엇이고, 가장 관심 있어 하는 이슈들이 투표와 같은 행위 수행에 있어서 투표 의도와 같은 부분에 대한 포괄적인 정보들을 또한 제공한다.

막대한 분량의 전자 텍스트가 인터넷 상에서 생성되고 있고, 가용 가능한 상태로 다양한 사용자들에게 제공되고 있지만, 사용자들이 이를 충분히 활용하기 보다는 엄청난 분량의 정보에 질려하고 있는 것이 현실이다. 많은 사용자들이 대량의 정보 속에 감추어진 실제 콘텐츠와 이와 같은 콘텐츠가 제공할 수 있는 의미들이 무엇인지를 발견하고 자신의 업무에 활용하기를 희망하고 있다고 Concordia 기관의 컴퓨터 언어 연구실인 CLaC랩의 수석 연구원 중의 한 사람인 Kosseim은 말한다.

다양한 정보들로 작성된 언어들을 분석하는 것은 일반적인 뉴스 아티클이나 블로그, 포럼, 다양한 사용자들의 의견, 감정, 생각들을 종합하여 분석하는 것을 포함하여 쉽지 않은 부분이다. 대개 웹 상에 게시되는 정보들은 스펠링 상에 에러가 많고 문법적인 규칙 또한 제대로 지키지 못하는 경우가 많기 때문으로 사료된다.

본 요약 도구는 두 가지 특정 문제들을 제시하고 있는데, 문제에 대한 관련성 부분(주요 문제에 대하여 관련성이 적은 문단이 무엇인지에 관한 부분)과 비일치성에 관한 부분을 어떻게 제시하는지에 관한 부분(작자의 의도가 분명하지 않은 경우에 나타날 수 있는 부분)들이다.

BlogSum은 이와 같은 문제들을 해결하는 부분에 있어서 효율성을 가지고 대처하고 있는데, 연구진은 자신들이 개발한 도구를 테스트하기 위하여 일련의 블로그들과 리뷰 사이트에 대한 적용실험을 실시하였고, 해당 데이터들에 대한 관련성을 제시하는 부분에 있어서 필터링과 문장 정렬을 통하여 적합한 요약정보들을 제공할 수 있는 일련의 방법들을 제시할 수 있었던 것으로 전해진다.

BlogSum은 이전 단계의 컴퓨터 순위를 측정하는 것이 아니라, 주로 최적 결과에 기반을 둔 추천방법을 취한다. 이에 더하여, 본 도구는 실제적인 인간 사용자들의 평가 자료를 활용하고 있는데, 이 또한 기존의 방법들을 상당 부분 개선하는 것으로 전해진다. BlogSum이 제시한 요약정보들에 대해 질문에 대한 비관련성을 해소하면서 상당 부분의 텍스트 정보들을 가독성이 매우 풍부한 요약 정보들로 전환시키는데 일조하고 있다.

본 연구는 일련의 자연어 처리 과정의 한 부분으로 수행되고 있는데, 본 연구들의 상당 부분은 CLaC랩을 통하여 수행되고 있다. 자연어 처리 기술은 일반적으로 인공지능과 언어학의 상호접목점으로 이루어지면서, 컴퓨터가 인간 언어에서 필요한 의미들을 추출하는 작업을 지원한다.

자연어 처리 분야가 컴퓨터 공학에 있어서 필수적인 부분이 되고 있고, 검색엔진이 더욱 적합한 도큐먼트를 검색하게 만들고, 스마트폰 자체를 보다 스마트하게 만드는 새로운 전기들과 연결될 것이라고 전문가들은 제시한다.